在大数据计算MaxCompute中，这个意思是说to_pandas方法绝对不能用吗？

在大数据计算MaxCompute中，并不是绝对不能使用to_pandas方法，而是在特定情况下推荐使用或避免使用。

首先，to_pandas方法的主要用途是将MaxCompute中的DataFrame对象转换为Pandas DataFrame对象，以便在本地进行更加灵活的数据操作和分析。这个方法在数据量较小、适合在单机环境下处理时非常有用。例如，如果你需要对查询结果进行进一步的数据分析或者可视化，那么使用to_pandas方法将数据下载到本地并转换为Pandas DataFrame是一个很好的选择。

其次，如果数据量较大或者网络带宽有限，直接使用to_pandas方法可能会导致下载数据变得非常缓慢，甚至无法完成。在这种情况下，推荐使用PyODPS提供的DataFrame API来进行数据操作，这样可以利用MaxCompute的强大计算能力来处理大量数据，而无需将所有数据下载到本地。

最后，需要注意的是，to_pandas方法返回的Pandas DataFrame与直接通过Pandas创建的DataFrame在功能上没有任何区别，数据的存储和计算均在本地。这意味着，如果你在本地有足够资源处理数据，使用to_pandas方法是可行的。

总的来说，是否使用to_pandas方法取决于具体的数据处理需求和环境条件。在数据量较小或者需要进行本地分析的情况下，可以使用to_pandas方法；而在数据量大或者网络条件受限的情况下，应该考虑使用PyODPS的DataFrame API来充分利用MaxCompute的计算能力。